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KB금융그룹 문자 분석 경진대회의 수상자가 가려졌습니다. 수고하셨습니다. 코로나 때문에 아쉽게 시상식은 열리지 못했지만 데이콘에서 2주 후 밋업을 개최할 예정입니다. 👑1. 참여 통계 a.참여팀 438 팀 b.참여인원 960 명 🌝2. public_test 검증횟수 6,349 회 a.리더보드 팀 수 373 팀 b.데이터 다운로드 수 2127 회 c. 우승자 점수 (최종 순위 순) 🎉팀명 | AUC Infer Time | 점수 | 상금 1.스팸구이 | 0.999405 |6.827 | 1.3(1) | 1000 2.Jhw | 0.999058 | 7.512 | 3(2) | 500 3.지주 | 0.998289 | 16.780 | 5.3(3) | 250 4.Start Over | 0.9992 | 3185.950 | 5.9(4) | 100 5.곱창전골저아 | 0.998474 | 109.3967 | 6.1(5) | 50 6.곰다리 | 0.997967 9.825 | 6.1(6) | 50 7.김웅곤 | 0.997991 | 235.335 | 8.1(7) | 50 3.의미 🌟 대회 참여 인원은 총 960명으로 국내에서 가장 많은 사람이 참가한 데이터 경진대회로 성황리에 마무리되었습니다. 많은 사람이 참여한 이유로는 1. 기존 데이콘 회원의 높은 참가율 2. 높은 상금 (총 2,000 만원) 3. KB금융, 한국인터넷진흥원(KISA)의 높은 브랜드 가치인 것으로 판단됩니다. 알고리즘 평가를 위해서 대회 중 새롭게 수집한 11월 ~ 12월 금융 문자 데이터에 대해 예측력과, 예측 시간을 측정했습니다. 많은 우수 코드들은 공통적으로 형태소 분석기로는 Mecab을 사용했으며 머신러닝 모델로는 LightGBM을 사용했습니다. 대회 특성상 정확도와 함께 예측 속도가 중요하기 때문에 정확하면서도 처리시간이 짧은 Mecab이 선택되었고, 길이가 짧은 금융문자 특성상 신경망 기반의 BERT, LSTM과 같이 무거운 모델 보다는 비교적 가벼운 LightGBM이 선호된 것으로 보입니다. 대회 결과 새로운 데이터 세트에 대해 AUC 0.999405, 정확도 95%의 높은 예측력을 보이면서도 속도 또한 개당 2ms로 빠르게 처리하는 알고리즘을 발굴할 수 있었습니다. 이로써 고객에게 실시간으로 스미싱 여부를 제공하는 것이 가능할 것으로 기대됩니다. ➡️ http://bit.ly/37bBzq9
사진 첨부됨
2주 전
김국진  대표 @DACON
405RP · 데이터분석 상위 6%

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2018년 10월 - 2018년 12월 
KAIST CS376 기계학습 수업에서 팀 프로젝트를 진행했습니다.
이종서  인턴십 
data-analysis, Machine Learning , Pandas
남명조식의 학문 계승 양상 인식 분석
 
2019년 9월 - 2019년 10월 
경남일보 110주년 특집기사로 실릴 경상대학교 '김영기 교수'님의 '남명조식의 학문 계승 양상 인식' 조사의 코딩 및 기초통계 분석을 SPSS, EXCEL을 사용하여 진행하였습니다.
염재영  경상대학교 정보통계학과
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